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　　9月5日，特斯拉AI團(tuán)隊(duì)在社交媒體平臺(tái)上發(fā)帖稱(chēng)，特斯拉計(jì)劃明年第一季度在中國(guó)和歐洲推出被其稱(chēng)為全自動(dòng)駕駛（FSD）的高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)，目前正在等待監(jiān)管部門(mén)的批準(zhǔn)。消息一出，再次引發(fā)人們對(duì)于自動(dòng)駕駛的熱議。

　　業(yè)內(nèi)人士表示，隨著技術(shù)不斷迭代，端到端技術(shù)量產(chǎn)加速，產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)提前布局，產(chǎn)業(yè)和市場(chǎng)格局或?qū)l(fā)生重大變化。

　　特斯拉激起鯰魚(yú)效應(yīng)

　　“特斯拉FSD入華肯定會(huì)帶來(lái)一定沖擊，攪動(dòng)國(guó)內(nèi)市場(chǎng)。同時(shí)，技術(shù)進(jìn)步也將為產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來(lái)新的發(fā)展機(jī)遇，中國(guó)企業(yè)擁有不少發(fā)展機(jī)會(huì)?！蓖瑵?jì)大學(xué)汽車(chē)學(xué)院教授朱西產(chǎn)表示。上汽賽可CTO于乾坤告訴記者，與其將特斯拉視為競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，不如期望更多從業(yè)者共同努力，擴(kuò)展無(wú)人駕駛市場(chǎng)，推動(dòng)行業(yè)整體不斷發(fā)展。

　　隨著特斯拉FSD入華的動(dòng)態(tài)引起人們的關(guān)注，特斯拉所應(yīng)用的端到端技術(shù)也再次回到聚光燈下。

　　“論及特斯拉FSD給業(yè)界帶來(lái)的啟示，就是特斯拉讓人們看到端到端模型的能力：通過(guò)更多數(shù)據(jù)的收集、更多模型的訓(xùn)練，更好的性能得以實(shí)現(xiàn)。這讓不少企業(yè)堅(jiān)定技術(shù)路線，并選擇采集更多數(shù)據(jù)、構(gòu)建更大算力平臺(tái)來(lái)訓(xùn)練端到端模型。對(duì)于端到端技術(shù)，其實(shí)國(guó)內(nèi)也早有研究，該技術(shù)并非特斯拉獨(dú)有?！敝煳鳟a(chǎn)表示。

　　相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)加速布局。7月發(fā)布的埃安戰(zhàn)略車(chē)型搭載了廣汽與夢(mèng)騰智駕環(huán)球有限公司（以下稱(chēng)“Momenta”）共同打造的端到端高階智駕方案。該方案應(yīng)用的Momenta算法5.0是應(yīng)用端到端模型的智駕大模型，搭建了全流程數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的研發(fā)體系和算法架構(gòu)。

　　“算法5.0已在多個(gè)汽車(chē)品牌上實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)交付，通過(guò)積累海量數(shù)據(jù)，持續(xù)提升算法能力和產(chǎn)品體驗(yàn)?！盡omenta CEO曹旭東介紹，通過(guò)量產(chǎn)車(chē)帶來(lái)的乘用車(chē)數(shù)據(jù)，能夠更好地解決長(zhǎng)尾問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)真正的可規(guī)?；療o(wú)人駕駛?！澳壳?，國(guó)內(nèi)很多主機(jī)廠已經(jīng)用上了公司的端到端無(wú)圖NOA。”

　　此前，國(guó)內(nèi)以小鵬汽車(chē)、元戎啟行、商湯絕影、零一汽車(chē)為代表的汽車(chē)主機(jī)廠和智能駕駛公司紛紛在端到端系統(tǒng)投入研發(fā)，并對(duì)外披露上車(chē)量產(chǎn)規(guī)劃。

　　數(shù)據(jù)和算力需求加大

　　“AI的發(fā)展離不開(kāi)好模型、大數(shù)據(jù)、高算力。自動(dòng)駕駛技術(shù)還沒(méi)有完全找到安全邊界?！敝煳鳟a(chǎn)表示，端到端模型訓(xùn)練需要大量的數(shù)據(jù)和算力支撐，對(duì)于專(zhuān)注端到端模型的企業(yè)而言，未來(lái)如何滿(mǎn)足更大的數(shù)據(jù)需求和算力需求極為關(guān)鍵。

　　辰韜資本執(zhí)行總經(jīng)理劉煜冬同樣關(guān)注數(shù)據(jù)與算力的需求。劉煜冬表示，在端到端模型的技術(shù)架構(gòu)中，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的重要性達(dá)到了前所未有的高度。數(shù)據(jù)的規(guī)模、標(biāo)注、質(zhì)量和分布等因素都可能成為制約端到端應(yīng)用發(fā)展的障礙。同時(shí)，端到端訓(xùn)練對(duì)算力的需求正在急劇增加。

　　劉煜冬說(shuō)，在技術(shù)路線方面，端到端技術(shù)尚未形成統(tǒng)一的最佳實(shí)踐，存在一定的分歧。同時(shí)，傳統(tǒng)的測(cè)試驗(yàn)證方法并不適用于端到端自動(dòng)駕駛，行業(yè)迫切需要開(kāi)發(fā)新的測(cè)試驗(yàn)證方法論和工具鏈。從資源配置的角度來(lái)看，端到端技術(shù)要求對(duì)組織架構(gòu)進(jìn)行重塑，并將更多的資源投入到數(shù)據(jù)方面，這對(duì)現(xiàn)有的運(yùn)作模式構(gòu)成了挑戰(zhàn)。

　　“目前，端到端技術(shù)尚處于發(fā)展早期，仍有許多應(yīng)用困境與痛點(diǎn)亟待解決，這些尚未被滿(mǎn)足的需求所形成的新的痛點(diǎn)及機(jī)會(huì)，也將成為從業(yè)者未來(lái)進(jìn)化與迭代的方向。”劉煜冬說(shuō)。

　　市場(chǎng)和產(chǎn)業(yè)格局演變

　　“未來(lái)隨著算法不斷迭代，自動(dòng)駕駛滲透率的加速提升，將大大帶動(dòng)自動(dòng)駕駛行業(yè)上游技術(shù)進(jìn)步、市場(chǎng)和產(chǎn)業(yè)格局演變。”《端到端自動(dòng)駕駛行業(yè)研究報(bào)告》（以下簡(jiǎn)稱(chēng)《報(bào)告》）顯示。

　　朱西產(chǎn)表示，目前，不少端到端技術(shù)已經(jīng)上車(chē)，但是“好不好用”還有待考量。在端到端技術(shù)上，未來(lái)至少還有兩輪技術(shù)迭代。一是快慢雙系統(tǒng)并存階段。在反應(yīng)速度較快的端到端模型之外，車(chē)輛通過(guò)類(lèi)似“大腦”的慢系統(tǒng)來(lái)處理復(fù)雜問(wèn)題。二是通過(guò)視覺(jué)語(yǔ)言模型來(lái)解決端到端模型無(wú)法解釋的問(wèn)題。

　　光輪智能創(chuàng)始人兼CEO謝晨表示，端到端模型對(duì)行業(yè)而言，意味著行業(yè)重點(diǎn)從算法向數(shù)據(jù)傾斜。傳統(tǒng)主機(jī)廠迎來(lái)新機(jī)會(huì)，對(duì)于那些已經(jīng)有成熟量產(chǎn)項(xiàng)目和數(shù)據(jù)閉環(huán)的自動(dòng)駕駛公司來(lái)說(shuō)，這意味著降本增效的機(jī)會(huì)。目前，端到端技術(shù)的核心瓶頸還是在評(píng)測(cè)驗(yàn)證與數(shù)據(jù)能力，這或許可以通過(guò)合成數(shù)據(jù)的大規(guī)模應(yīng)用解決。

　　《報(bào)告》顯示，在技術(shù)上，端到端的落地會(huì)推動(dòng)上游工具鏈、芯片等加速進(jìn)步。在市場(chǎng)端，端到端帶來(lái)的自動(dòng)駕駛體驗(yàn)提升，將會(huì)帶來(lái)高階輔助駕駛滲透率的提升；由于其強(qiáng)泛化性，端到端也可能驅(qū)動(dòng)自動(dòng)駕駛跨地理區(qū)域、跨國(guó)家、跨場(chǎng)景的應(yīng)用；在產(chǎn)業(yè)格局方面，端到端使數(shù)據(jù)和AI人才的重要性進(jìn)一步提升，可能催生新的產(chǎn)業(yè)分工和商業(yè)模式。